認證
7 項「最佳」資料科學認證（2024 年 XNUMX 月）
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隨著我們深入人工智能和技術世界，數據科學變得越來越重要，這意味著對熟練數據科學家的需求也在增長。 由於我們幾乎所有事情都高度依賴數據，因此它是目前最熱門的職業之一。 數據科學是一個複雜的領域，因此認證可以幫助您脫穎而出。
以下是頂級大數據和數據科學認證：
1. DataCamp 專業證書
與我們推薦的其他認證不同， DataCamp 是唯一一個注重終身學習的項目。 從 340 多個互動課程和 90 多個現實項目中進行選擇。 事實上，超過 350,000 名學生和超過 1,600 家公司已經使用了 DataCamp。
DataCamp 使用與大多數在線課程完全不同的方法。
1. 評估您的技能並跟踪進度
2. 通過完成交互式在線課程來學習
3. 練習快速的日常挑戰
4.運用所學知識解決實際問題。
該計劃提供沉浸式學習，具有以下特點：
- 互動練習
- 短片
- 實時編碼會議
- 不同職業軌蹟的認證
- 所有技能級別
- 數據分析師（使用 R 或 Python）職業軌跡大約需要 60 小時才能完成。
- 數據科學家（使用 R 或 Python）職業軌跡大約需要 90-100 小時才能完成。
2. IBM數據科學專業證書
IBM 的此專業證書是針對對資料科學或機器學習職業感興趣的人，因為它將有助於培養必要的技能和經驗。它向所有人開放，無需具備電腦科學或語言程式設計經驗。共有 9 門線上課程，涵蓋開源工具和函式庫、Python、資料庫、SQL、資料視覺化、資料分析、統計分析、預測建模和機器學習演算法等。
以下是該認證的一些主要方面：
- IBM Cloud 實踐練習
- 真實的數據科學工具和真實世界的數據集
- IBM 的數字徽章
- 初學者級
- 持續時間：10 個月，5 小時/週
3. 使用 R 的數據科學認證課程
這個自定進度的專業證書可幫助您培養應對現實世界數據分析挑戰所需的技能。 本課程包含對 K 均值聚類、決策樹、隨機森林和 Naive 的概念理解
以下是該認證的一些主要方面：
- 案例研究：無監督學習、推薦引擎、深度學習等等。
- R軟件環境
- 在線課程
- 專家指導
- 持續時間：5 週
折扣代碼高達 35% 折扣： 教育聯盟
4. 數據科學 Python 認證培訓
這項頂級認證針對那些希望通過機器學習和高級分析構建和部署端到端解決方案的人。 它包括從頭開始學習數據科學概念，並涵蓋了繼續更高級主題之前的基礎知識。 一些主要主題包括數據分析、深度洞察、數據準備、可視化分析和機器學習。
以下是該認證的一些主要方面：
- 使用Python的不同應用程序
- 討論 UNIX/Windows 上的 Python 腳本
- 值、類型、變量
- 操作數和表達式
- 專家指導
- 在線課程
- 持續時間：7 週
折扣代碼高達 35% 折扣： 教育聯盟
5. 業務分析專業
該認證與賓夕法尼亞大學沃頓商學院共同開發，是大數據分析的基礎介紹。 它專門針對營銷、人力資源、運營和財務等商業專業。 這是一門初學者課程，不需要任何分析經驗。
以下是該認證的主要方面：
- 5 部分課程：客戶分析、人員分析、會計分析、運營分析和業務分析頂點
- 基於數據的戰略決策
- 使用真實世界的數據集制定業務策略
- 初學者級
- 靈活的時間表
- 持續時間：6 個月，3 小時/週
6. 高級業務分析專業化
科羅拉多大學博爾德分校提供的這項認證匯集了學術專業人士和經驗豐富的從業人員。 它專注於現實世界的數據分析，可以幫助發展業務、增加利潤並為股東創造最大價值。 您將獲得使用 SQL 代碼提取和操作數據、執行描述性、預測性和規範性分析的統計方法以及解釋和呈現分析結果的技能。
以下是該認證的主要方面：
- 業務概念模型和簡單數據庫模型
- 開發決策模型
- 基本 Excel 和軟件工具 Analytic Solver Platform (ASP)
- 中級水平
- 持續時間：5 個月，3 小時/週
隨著世界上的一切很快變得依賴於數據，並且人工智能在許多領域變得至關重要，數據科學技能至關重要。 同樣重要的是要認識到這些技能不僅限於那些從事數據科學家職業的人。 它們對於組織中的其他員工同樣重要，因為不斷變化的工作環境要求每個人至少像數據科學家一樣思考。 通過完成其中一項或多項認證，您將被視為其中一員。
7. R編程：R用於數據科學的高級分析
該認證由 Udemy 並且一直是該平台上評價最高的課程之一。 將您的 R & R 工作室技能提升到新的水平。 數據分析、數據科學、商業統計分析、GGPlot2。 本課程旨在幫助您為現實世界做好準備，並提供以下內容：
- 如何在 R 中準備用於分析的數據
- 如何在R中執行中值插補法
- 如何在 R 中使用日期時間
- 什麼是列表以及如何使用它們
- Apply 函數族是什麼
- 如何使用 apply()、lapply() 和 sapply() 代替循環
- 如何將自己的函數嵌套在 apply-type 函數中
- 如何相互嵌套 apply()、lapply() 和 sapply() 函數
- 初級或中級
- 時長：6 小時
